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统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Visualizing Time and Space

The three decades from 1950 to 1980 were a period of active growth in the development and use of increasingly realistic data visualization. One thread concerned statistical and computational: dimension-reduction methods for representing high-D data in a low-D space that could be plotted, mostly in 2D. ${ }^1$ Another thread in this period reflected new graphical methods, boosted by increasing computing power, which allowed graphic displays to become increasingly dynamic and interactive. Such displays were capable of showing changes over time with animation, thus changing the nature of a graph from a static image to one that a viewer can directly manipulate, zoom, or query. In these ways, the escape from Flatland continued as a wide range of important problems were illuminated by new approaches to understanding data in higher dimensions.

Once again, these developments illustrate the interplay between advances in technology (computer display and software engineering) and scientific questions for which visualization methods held promise. Today, we see the impact of this in the work of data journalists who now routinely present the details behind important stories (the Brexit vote in the United Kingdom, climate change, COVID-19, etc.) in high-impact online, interactive graphic applications. This chapter traces the origins of these ideas and some of the scientific questions that prompted this evolution of visualizing motion, time and space.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Laws of Motion

There is, in nature, perhaps nothing older than motion, concerning which the books written by philosophers are neither few nor small; nevertheless I have discovered by experiment some properties of it which are worth knowing and which have not hitherto been either observed or demonstrated.

Galileo’s seventeenth-century observations foreshadow the origins of the cinema, computer-animated films, and-most relevant to this narrativedynamic data graphics. The popularity of modern dynamic data displays can be traced to scientific questions about the nature of human and animal motion. As technology developed, the study of motion and its visualization branched out from a pleasurable pastime to the huge industries of Hollywood and Netflix while also having important scientific applications in aerodynamics (the wind tunnel), medical imaging (blood flow in the heart and brain), and ecology (migratory patterns of animal species) among others

Aristotle’s De Motu Animalium (The Movement of Animals) was the first book setting out the principles of animal locomotion. Nichole Oresme’s 1360 “pipes” diagram (see Figure 2.2) was intended to show some possible mathematical relations between time and distance traveled. Around 1517, Leonardo da Vinci drew detailed anatomical studies of moving cats, horses, and dragons; Galileo later conducted experiments on motion and gravity between 1633 and 1642. However, the modern interest in these questions arose in the late 1800 s when new technologies for recording could provide new insights.
To a physicist, motion is nothing more interesting than a change in position over time. It can be reduced to simple, but elegant, equations giving velocity (the first derivative) and acceleration (the second derivative). A velocity, $v$, of a horse galloping at $45 \mathrm{mph}$ can be reduced to the equation $v=d x / d t=45$. The acceleration, $g$, due to gravity on Earth can very nearly be reduced to a constant, $^2 g=9.8 \mathrm{~m} / \mathrm{s}^2$, or $32 \mathrm{ft} / \mathrm{s}^2$.

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统计代写|数据可视化代写数据可视化代考|可视化时间和空间


从1950年到1980年的三十年是发展和使用日益现实的数据可视化的积极增长时期。其中一个线程涉及统计和计算:在低维空间中表示高维数据的降维方法,而低维空间可以绘制,主要是二维的。${ }^1$这一时期的另一个主题反映了新的图形化方法,由于计算能力的提高,使得图形显示变得越来越动态和互动性。这种显示器能够以动画的形式显示随时间的变化,从而将静态图像的性质改变为观看者可以直接操作、缩放或查询的图形。通过这些方式,人们对Flatland的逃避继续下去,因为理解高维数据的新方法阐明了一系列重要问题


这些发展再次说明了技术(计算机显示和软件工程)的进步与可视化方法有望解决的科学问题之间的相互作用。今天,我们在数据记者的工作中看到了这一点的影响,他们现在经常在高影响力的在线交互式图形应用程序中呈现重要故事(英国退欧投票、气候变化、COVID-19等)背后的细节。本章追溯了这些想法的起源,以及促使运动、时间和空间可视化发展的一些科学问题

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在自然界中,也许没有什么东西比运动更古老了,关于它,哲学家们所写的书既不少也不少;尽管如此,我还是通过实验发现了它的一些值得了解的性质,这些性质迄今为止还没有被观察到或证明过


伽利略17世纪的观察预示了电影、电脑动画电影的起源,与这种叙事动态数据图形最为相关。现代动态数据显示的流行可以追溯到关于人类和动物运动本质的科学问题。随着技术的发展,对运动及其可视化的研究从一种愉快的消遣扩展到好莱坞和Netflix等大型产业,同时在空气动力学(风洞)、医学成像(心脏和大脑中的血液流动)和生态学(动物物种的迁移模式)等方面也有重要的科学应用


亚里士多德的《动物运动》是第一本阐述动物运动原理的书。尼科尔·奥瑞斯姆的1360年“管道”图(见图2.2)旨在显示时间和旅行距离之间可能存在的数学关系。1517年左右,达芬奇对移动的猫、马和龙进行了详细的解剖研究;后来,伽利略在1633年至1642年间进行了关于运动和重力的实验。然而,现代对这些问题的兴趣始于19世纪晚期,当时的新记录技术可以提供新的见解。对物理学家来说,运动没有什么比位置随时间变化更有趣的了。它可以简化为简单但优雅的方程,给出速度(一阶导数)和加速度(二阶导数)。一匹马在$45 \mathrm{mph}$处飞奔的速度$v$可以简化为方程式$v=d x / d t=45$。地球上重力引起的加速度$g$几乎可以简化为一个常数$^2 g=9.8 \mathrm{~m} / \mathrm{s}^2$或$32 \mathrm{ft} / \mathrm{s}^2$。

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